728x90 PaddingStride1 [PYTORCH] CNN 출력 크기 계산의 3가지 핵심 공식과 Padding, Stride 설정 오류 해결 방법 딥러닝 아키텍처, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 설계할 때 초보자와 숙련자를 막론하고 가장 자주 마주치는 난관은 바로 '레이어를 통과한 후 데이터의 차원(Dimension)이 어떻게 변하는가'입니다. PyTorch에서 RuntimeError: size mismatch 메시지를 마주하지 않으려면, Padding과 Stride가 출력 크기에 미치는 영향을 수학적으로 완벽히 이해해야 합니다. 본 가이드에서는 실무에서 즉시 활용 가능한 계산 공식과 최적의 하이퍼파라미터 조합법을 상세히 다룹니다.1. CNN 출력 크기 계산의 기본 메커니즘CNN 레이어의 출력 크기는 입력 데이터의 크기($W$), 커널(필터) 크기($F$), 패딩($P$), 그리고 스트라이드(.. 2026. 3. 24. 이전 1 다음 728x90
